Revista Red de Girasol 2022-2023

Red de GIRASOL

Campaña 2022-2023

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RED de GIRASOL

Campaña 2022-23

¿Qué es la Red de Girasol?

Es una red de conocimiento e intercambio de experiencias sobre el cultivo de girasol en diferentes ambientes de la región girasolera sur. Esta Red fue impulsada y crece año a año gracias al apoyo de los grupos regionales de Aapresid.

¿Para qué la Red?

El girasol es un cultivo con amplia historia en los sistemas productivos de Argentina con un gran crecimiento en superficie productiva estos últimos años. En este contexto, los productores y técnicos de la Asociación Argentina de Productores en Siembra Directa (Aapresid) hemos detectado, a través de talleres de intercambio, vacíos de conocimiento y necesidades de ajuste de manejo por ambiente respecto al cultivo de girasol. A partir de esta demanda de los productores, se decidió conformar la Red de Girasol de Aapresid. Su finalidad es generar y difundir información sobre el manejo del girasol en distintos ambientes para brindar sustentabilidad a los sistemas productivos medianl trabajo en red. Sus líneas de trabajo son: Rendimiento, calidad y comportamiento sanitario de genotipos Respuesta en rendimiento y calidad ante el agregado de N y su impacto en la sanidad del cultivo.

Respuesta a la protección con fungicida

Asociación entre rendimiento y densidad de cultivo.

¿Qué hacemos y quiénes participan?

La red está abierta a todos los productores, técnicos, asociaciones, instituciones y empresas que estén interesados en la temática y que tengan necesidad de generar e intercambiar conocimiento.

A nivel experimental las actividades son llevadas a cabo en sistemas de producción ubicados en la zona girasolera sur (centro-sur de Buenos Aires y este de la pampa). Todas las actividades están protocolizadas y son ejecutadas por profesionales responsables en cada uno de los sitios elegidos.

Además, llevamos adelante acciones de transferencia como jornadas a campo, talleres de intercambio y giras técnicas; divulgamos el conocimiento generado y experiencias a través de nuestra web, redes sociales y publicaciones técnicas.

Agradecimientos

La presentación del siguiente informe de avances es posible gracias al aporte y trabajo de un gran número de productores, técnicos, instituciones y empresas participantes de la Red. Por lo tanto, no queremos dejar de agradecer a todos los que conforman la Red y aportan su tiempo y conocimiento para seguir creciendo y generando información de interés y relevante para la zona.

Gracias a las regionales de Aapresid por sumarse a la Red:

• Regional Tandilia

• Regional Tres Arroyos

• Regional Juan Manuel Fangio

• Regional Necochea

• Regional Bahía Blanca

• Regional Guaminí-Carhué

• Regional La Pampa

• Regional Trenque Lauquen

• Regional Las Encadenadas

• Regional Cuenca del Salado

Coordinación Técnica: Juan Edwars Molina (INTA Balcarce)

Coordinación General: Magali Gutierrez (Sistema Chacras – AAPRESID)

La Red de Cultivos es posible gracias al apoyo de las siguientes empresas:

• YPF AGRO

• SYNGENTA

• ACA SEMILLAS

• NIDERA SEMILLAS

• NK SEMILLAS

• BASF

• ZETA SEMILLAS

• RAGT

• NUSEED

• CRIADERO EL CENCERRO

RED DE GIRASOL CAMPAÑA 2022 - 2023

1EEA INTA Balcarce

2Aapresid

INTRODUCCIÓN

En este informe de avances se presentan los resultados obtenidos de la red de ensayos de girasol de la campaña 2022/23. El objetivo general fue el de “generar y difundir información sobre el manejo del girasol en distintos ambientes para brindar sustentabilidad a los sistemas productivos mediante el trabajo en red”.

Para esto, los productores plantearon la necesidad de trabajar con los siguientes objetivos específicos:

Evaluar la respuesta en rendimiento (y calidad) de los genotipos de girasol en lotes de producción, evaluando también el comportamiento sanitario.

Evaluar la respuesta en rendimiento (y calidad) del agregado de N en el cultivo de girasol y su impacto en la sanidad del cultivo (foco en Phomopsis).

Evaluar la respuesta en rendimiento de la protección con fungicida en el cultivo de girasol.

Evaluar la asociación entre rendimiento y densidad de cultivo de girasol.

Juan Edwars Molina1, Federico Comisso2, Julián Valdez2, Adrián Etcheto2, Tomás Ibarrolaza2, Franco Vázquez2, Emanuel Vilela2, Hugo González2, Ernesto Jauregui2, Laura Cutini2, Segundo Páez2, Juan Peralta2, Magalí Gutiérrez2

Sitios experimentales

Según la SAGyP de la Nación para el ciclo 2022/23 el área implantada se estimó en 2,3 M Ha (+15% i.a) siendo Buenos Aires la provincia que concentra la mayor parte de la superficie sembrada, seguida por Santa Fe, La Pampa y Chaco. La Región Sur es la principal zona productiva de girasol a nivel país. Para la

2022/23 se proyectó una producción de 2,67 Mt en esta región, representando el 66% de la producción nacional. Se puede apreciar en el mapa la gran representatividad de los sitios experimentales incluidos en esta red sobre la región Sur de producción de girasol.

En la tabla 1 se detalla la fecha de siembra y el ensayista responsable para cada sitio abarcado por la red.

Figura 1. Localización de sitios experimentales de la red.

Tabla 1. Sitios experimentales incluidos en la red, fecha de siembra y ensayista responsable

Salvo el sitio de Chascomús todos los ensayos se realizaron en fecha de siembra temprana, y se condujeron en secano y bajo el mismo manejo agronómico que el del productor.

Considerando toda la estación de crecimiento las

precipitaciones fueron variables entre sitios, y en líneas generales escasas durante la fase vegetativa del cultivo (Oct-Nov), recuperándose hacia fines de etapas reproductivas.

Figura 2. Precipitaciones acumuladas en cada sitio experimental durante la estación primavera-estival.

Con el objetivo de integrar el rendimiento físico del cultivo con el económico a recibir por parte de la comercialización del grano se calcula el rendimiento bonificado según estándares comerciales, donde al rendimiento ajustado al 11% de humedad se aplica una bonificación según contenido de materia grasa, en donde para valores superiores al 42% se aumenta el rendimiento a razón de un 2% por cada punto porcentual excedente (ver anexo). Los análisis de calidad de

RESULTADOS

1. Línea genética

Esta línea de estudio tuvo la participación de los 13 sitios experimentales en donde se testearon 13 híbridos (aportados por 8 empresas semilleras) bajo un diseño de bloques completos aleatorizados con dos repeticiones salvo en las localidades de Rivera, Saldungaray y Tandil. Las parcelas fueron sembradas

las muestras de grano (% de materia grasa y % de proteína) se realizaron en el Laboratorio Análisis Químicos, LANAQUI, de la Cámara Arbitral de Cereales de Bahía Blanca. La visualización y análisis de datos se realizó con software R (R Core Team, 2022), el ajuste de los modelos mixtos con el paquete “lme4” (Bates et al., 2013), el chequeo de homogeneidad de varianzas y normalidad de residuales con el paquete “performance” (Lüdecke et al., 2022).

con sembradora convencional de producción con al menos 15 surcos de ancho y 200m de fondo. Las parcelas se manejaron con manejo estándar de la zona, pero sin protección con fungicidas para poder evaluar los perfiles sanitarios.

Empresa Híbrido

ACA ACA 216 CLDM

BASF InSun 211 CL

El Cencerro Cacique 320 CL G2L

El Cencerro Cacique 322 CL G2

Nidera NS 1113 CL

NK seeds NK 3969 CL

NK seeds SYN 3970 CL

NK seeds SYN 3975 CLHO

Nuseed NUSOL 4145 CL

Nuseed NUSOL 4180 CL PLUS

Nuseed PARAISO 1800 CL PLUS

RAGT R.G.T 4260 MAX-CL. G-2E

Zeta semillas ZT 74L68 CL

Tabla 2. Lista de empresas participantes y sus correspondientes híbridos.

Rendimiento bonificado por aceite

El rendimiento bonificado por aceite medio de la red fue de 2721 kg/ha, y presentó una considerable variabilidad a través de los sitios experimentales: desde valores bajos (menos de 2000 kg/ha en Ed. Castex - La Pampa, o Tres Arroyos continental) a valores por encima de los 3000 kg/ha (Rivera, Madariaga, Miramar, Trenque Lauquen, Necochea). En contraste con la variabilidad asociada a los sitios experimentales, podemos observar un gran solapamiento de las distribuciones de cada híbrido a través de los sitios.

Se ajustó un modelo lineal mixto con efecto fijo de

híbrido en interacción con el nivel de productividad del ambiente (rendimiento medio del sitio mayor o menor a la media de la red), y efecto aleatorio del sitio experimental y sus bloques anidados. Las comparaciones de medias se hicieron con Test de Tukey al 10% del paquete “emmeans” (Lenth, 2014). La interacción híbrido – potencial ambiente fue significativa por lo tanto se desglosa la comparación de los híbridos dentro de cada ambiente y detallan sus medias en la siguiente tabla.

Figura 3. Rendimiento bonificado por aceite: todos los híbridos dentro de cada sitio (izquierda) o cada híbrido a través de todos los sitios (derecha).

1 Potencial de los ambientes determinados por la media del rendimiento del sitio en relación con la media global de la red Sitios de alta productividad: Rivera, Madariaga, Miramar, Necochea y Trenque Lauquen Sitios de baja productividad: Bellocq, Chascomús, Ed Castex, Guaminí, Saldungaray, Tandil, Tornquist y Tres Arroyos Continental

Esta interacción híbrido - nivel de productividad se vio reflejada en la prueba de Finlay y Wlkinson en el cual se proyectan los rindes de cada híbrido a través del gradiente ambiental explorado en la red, expresado por el índice ambiental (rinde medio de todos los híbridos dentro de un mismo sitio).

Para su interpretación: supongamos el caso en que un híbrido tiene la capacidad de copiar el potencial de cada ambiente donde sea colocado (híbrido estable), su pendiente en estos gráficos debería no ser diferente de 1 (línea punteada); en cambio, híbrido inestable seria si la pendiente fuera: o menor a 1 (conforme el poten-

Tabla 3. Rendimiento bonificado medio de cada híbrido en ambientes de baja o alta productividad en relación al índice ambiental medio de la red.

cial del ambiente aumenta, el rendimiento del híbrido disminuye respecto del rinde medio de todos los híbridos en ese sitio); o por lo contrario, mayor a 1 (aquellos híbridos que explotan la potencialidad del ambiente).

Es importante destacar que leves diferencias de 1, pueden no resultar significativas. En el siguiente gráfico vemos las pendientes de cada híbrido y si fueron o no diferentes de 1 en diferentes colores.

El potencial ambiente se ubica en el eje horizontal (aumentando potencial de izquierda a derecha) y el rendimiento bonificado por aceite en el eje vertical, aumentando hacia arriba. Línea punteada representa una situación estable teórica, un hibrido aumenta su rendimiento proporcionalmente al aumento del potencial del ambiente en que se lo pruebe.

Test de

Figura 4.

Finlay & Wilkinson.

La interacción sitio x híbrido fue significativa en el modelo de rinde bonificado, por lo tanto, deberíamos explorar dentro cada sitio la performance de cada híbrido. Si bien en la tabla 4 se puede visualizar cierta consistencia de la performance de los híbridos a través

de los ambientes (colores dentro de la misma columna), el fuerte efecto de la heterogeneidad ambiental de la región en estudio acabó disminuyendo el efecto híbrido simple.

Rendimiento bonificado medio dentro de cada sitio. Los colores se condicen con su valor relativo dentro de cada sitio experimental (léase en una misma columna vertical). Los valores de rendimiento son medias dentro de cada sitio. Se recomienda tomar con precaución estos valores principalmente en aquellos sitios con una sola repetición (Rivera, Saldungaray y Tandil).

Tabla 4.

Bonificación por aceite

La calidad agronómica de los granos de girasol se puede resumir a su capacidad para producir aceite vegetal para el consumo humano y en menor medida, proteínas para la industria alimentaria y ganadera. La concentración de materia grasa en semillas de girasol puede alcanzar hasta un 50% de su peso, y el contenido proteico, puede variar entre un 15% y un 20%.

En esta sección solo se realizó una exploración de los ambientes y genotipos en su potencial de producir

aceite. Para ello se cruzaron los 3 híbridos de mayor rendimiento bonificado en los 3 ambientes de mayor potencial, y se observó importante variabilidad en los potenciales tanto de sitio (variando entre 9 a 25% de bonificación), como de genotipo, observándose híbridos con gran potencial de rendimiento unido al potencial de aceite (variando entre 11 a 27% de bonificación, con niveles por encima de 20%, incluso por encima de 25%, NK3969 o NS1113).

Figura 5. Potencial de producción de aceite de los sitios (izquierda, media de 3 genotipos superiores en rinde bonificado) y de los genotipos (derecha, media de los 3 sitios superiores) incluidos en la red.

Perfil sanitario de los híbridos

Las enfermedades relevadas fueron:

• Cancro del tallo (CT) y pudrición seca de capitulo (PSC) (ambas causadas por Phomopsis Helianthi, también vulgarmente conocidas como “Phomopsis de tallo” y “Phomopsis de capítulo”).

• Y el complejo de enfermedades foliares: escudo negro del tallo (Phoma Macdonaldii), mancha foliar (Alternaria Helianthi) y roya negra (Puccinia Helianthi)

Cada enfermedad se analizó de manera individual con el test correspondiente a la métrica recabada: CT, PSC y roya negra (incidencia), alternaria (severidad %) y Phoma (severidad escala ordinal de 0 a 3).

Las enfermedades se analizaron individualmente considerando sólo aquellos sitios con presión mínima indispensable para la expresión de las resistencias de los genotipos.

Perfil sanitario de los híbridos. Las letras diferentes representan diferencias significativas entre las medias según Test de Tukey al 10% de significancia. CT: cancro del tallo y PSC pudrición seca de capitulo (PSC) (ambas causadas por Phomopsis helianthi)

Tabla 5.

Observamos considerable variabilidad asociada a los híbridos demostrado por el gradiente de susceptibilidad ante las distintas enfermedades. Esto resulta de gran valor ya que mediante la selección del genotipo a sembrar estaremos activando las estrategias de manejo sanitario de nuestros cultivos.

Combinando los comportamientos ante las diferen-

tes enfermedades evaluadas realizamos un agrupamiento por técnica de K-means, obteniendo 3 grupos de híbridos de similar comportamiento multivariado: a la derecha en color rosado están los híbridos de comportamiento global superior, a la izquierda los híbridos de peor perfil sanitario global y en celeste, al centro los híbridos de comportamiento intermedio.

Figura 6. Agrupamiento por similaridad en el perfil sanitario por técnica de K-mean.

Relación Phomopsis rinde

Observamos una relación negativa entre la incidencia de Phomopsis, tanto de tallo como de capítulo, con el rendimiento bonificado por aceite. A pesar de la limitación del set de datos, dado que solo se utilizó el sitio de Necochea que tuvo presencia de Phomopsis del tallo (además de la p. de capítulo), se pudo apreciar cierto mayor nivel de decaimiento del rinde por cancro

del tallo, distinguiéndose a partir de incidencias mayores a 25%. IMPORTANTE: este gráfico si bien marca una tendencia conocida tiene algunas limitaciones ya que i) están incluidos todos los híbridos con lo que podría tener cierto efecto confundido del potencial del híbrido; ii) hay pocos puntos en incidencias mayores a 20%.

Figura 7. Rendimiento bonificado por aceite en función de la incidencia de Phomopsis de tallo o de capítulo, en el sitio de Necochea.

2. Línea nitrógeno

En todos los sitios se utilizó un diseño en bloques completos aleatorizado con dos repeticiones (salvo Saldungaray y Tandil donde los tratamientos no tuvieron repeticiones). En franjas de al menos 15 m de ancho se aleatorizaron dosis crecientes de N (N), a razón de 0, 40, 80 y 120 kg/ha en lotes de productores conducidos con el mismo manejo del resto del área no experimental (En Miramar se utilizaron las dosis 0, 40, 60 y 80 kg N/ha). El momento de aplicación fue entre V6 y V8 y en algunos casos se realizó con fertilizante líquido y en otros sólidos (urea).

Se ajustó un modelo incluyendo el sitio y N en sus diferentes combinaciones, siendo el mejor modelo aquel incluyendo la interacción sitio x N, es decir en algunos sitios experimentales el rendimiento bonificado varió debido al tratamiento de fertilización nitrogenada, mientras que en otros no tuvo efecto (Figura 8): en Madariaga y Rivera se observaron respuestas físicas positivas del N sobre el rendimiento bonificado, siendo en ambos casos 80 kg de N/ha, la dosis óptima. En el resto de los sitios (8 sitios) no se vio beneficio de parte de los distintos niveles de N sobre el rendimiento bonificado.

Tabla 6. Descripción de sitios experimentales, manejo agronómico, caracterización edáfica e hídrica al momento de la siembra.

Figura 8. Rendimiento bonificado por aceite en función de la dosis de N agregada por la fertilización.

A modo de verificar si hubo beneficio económico en los dos sitios de respuesta positiva se simuló un ejercicio económico considerando un valor de venta del girasol de 350 US$ la tonelada, y un precio de la tonelada de urea como fuente de N de 650 US$ la tonelada, por lo tanto, el valor del kg de N estaría dado por: urea_ton = 650; N_ton = urea_ton/0.48 = 1354 US$/ton de N.

Con estos valores relación kg de N : kg de girasol = 3.87, por lo tanto el rendimiento de indiferencia (sin

considerar gastos de comercialización del cereal) seria 155, 310 y 464 kg de girasol. El mayor beneficio económico se observó con la dosis de 80 kg de N /ha en ambos sitios (104 y 64 kg de girasol como beneficio de haber fertilizado en Rivera y Madariaga, respectivamente); luego con la dosis de 40 kg de N/ha, se calcularon beneficios económicos de 47 y 25 kg/ha de girasol; por último con la dosis de 120 kg/ha de N el beneficio fue de 10 kg/ha en Madariaga y -72 en Rivera.

Figura 9. Resultado económico en rendimiento bonificado (kg/ha) de girasol por uso de fertilización nitrogenada para los sitios con respuesta favorable (2 de 8, Madariaga y Rivera).

Con el objetivo de evaluar si el incremento de las fracciones de aceite y proteína incrementan proporcionalmente con el incremento unitario de la dosis de N, se seleccionó aquellos sitios con tendencia positiva y se estimó el coeficiente de regresión linear para el valor absoluto de aceite vs nivel de N y lo mismo para valor absoluto de proteína vs nivel de N. Luego se com-

pararon los coeficientes entre sí (cociente kg proteína / kg aceite) y se verificó la relación entre ambos. Por ej.: en Chascomús por cada aumento unitario de aceite, debido al aumento de los kg de N, la proteína aumentó 3,6 veces, en Saldungaray, aumentó 3,3 veces y así sucesivamente.

Figura 10. Fracción de materia grasa y proteína en valores absolutos (kg/ha) en función del nivel de la fertilización nitrogenada.

Efecto del Nitrógeno sobre Phomopsis

Ante la falta de sitios con presión de Phomopsis de tallo (solo presente en Necochea), se dificulta la evaluación del N sobre la incidencia de la enfermedad. A modo anecdótico presentamos los datos de Necochea y de manera grosera cual fue la tendencia (lineal) de las dosis crecientes de N sobre ambas expresiones de la

enfermedad: se puede ver un leve efecto favorable para la ocurrencia de Phomopsis de tallo como de capítulo (aunque probablemente sin significancia estadística por falta de observaciones para una correcta estima ción).

Tabla 7. Incrementos de proteína y de aceite (en kg) de granos de girasol por unidad de aumento de N en la fertilización del cultivo en V6.

Figura 11. Incidencia de Phomopsis de capítulo como de tallo ante dosis crecientes de fertilización nitrogenada.

3. Línea protección con fungicida

En todos los sitios se utilizó un diseño en bloques completos aleatorizado con dos repeticiones. En estadio de R1 (salvo en Miramar en R3) se aplicó un fungicida mezcla doble (triazol/difenoconazole al 12,5% + carboxamida/pydiflumetofen al 7,5%, Miravis Dúo, Syngenta®) en dosis de marbete: 600 cm3/ha. La

aplicación se realizó con pulverizador terrestre en todos los casos.

Se observó respuesta favorable a la aplicación de fungicida (rendimiento bonificado por aceite) en 2 de 8 sitios experimentales (Miramar y Rivera, con 478 y 252 kg/ha de respuesta absoluta respectivamente).

Figura 12. Respuesta en rendimiento bonificado por aceite según tratamiento y sitio experimental.

Control de enfermedades

En la siguiente tabla se presentan los resultados del control del fungicida sobre las enfermedades presentes. Las enfermedades presentes fueron (en orden decreciente): Phoma, Phomopsis de capítulo, Alternaria y Phomopsis de tallo.

Se observó que el fungicida controló significativamente Phoma en un 44,5% y Alternaria en un 38,6%.

Tabla 8. Rendimientos bonificados medio de los tratamientos a través de los sitios, diferencias absoluta y porcentual, y significancia del efecto del tratamiento fungicida.

Tabla 9. Enfermedades presentes (su nivel máximo) en cada sitio experimental y el efecto según análisis de varianza.

4. Línea densidad de plantas

En 12 sitios experimentales se sembraron 3 densidades de plantas en franjas con 2 repeticiones: densidad estándar adoptada por el productor (“Estándar”), Estándar–30% y Estándar+30%. Se cosecharon con cosechadora convencional y se pesó en carro balanza. Al rinde bonificado por aceite se ajustó regresiones lineales simples y cuadráticas.

Se observó respuesta al aumento de densidad (regresión lineal

positiva) en Chascomús, Guaminí, Rivera, Tornquist y Trenque Lauquen (5 de 12 sitios evaluados, ~42%). Por otro lado, en 7 de 12 (~58%) no hubo respuesta al aumento de densidad: en Bellocq, Miramar, Necochea y Saldungaray la densidad Estandar-30% fue la mejor, y en Madariaga, Tandil y Tres Arroyos Continental la densidad Estándar fue la mejor.

Figura 13. Rendimiento bonificado por aceite en función de la densidad de cultivo (pl/m2): valores medios unidos por líneas rojas, y diferencia relativa a la densidad estándar de cada sitio (valores indicados en densidades Estándar -30% y +30%)

CONCLUSIONES GENERALES

A modo de integración de los distintos factores productivos / de manejo evaluados en el presente trabajo, calculamos el coeficiente de variación robusto (CVR, ver Anexo al final) para los datos de cada línea de estudio. Esto daría una idea de la variabilidad generada por cada factor de manejo.

Para eso centramos los valores de cada parcela cosechada respecto a la media de su sitio en el caso de las líneas de investigación (para así eliminar el efecto del sitio experimental) y respecto a la media global para la variabilidad absoluta.

Observamos que el genotipo fue el factor de mayor variabilidad entre las líneas de estudio con un 12% de CVR. Luego, la densidad de plantas generó más variabilidad (10%) sobre el rendimiento que la fertilización nitrogenada (6%) y sobre la aplicación de fungicida (4%).

La falta de consistencia de la densidad y la fertilización nitrogenada puede deberse a la conocida plasticidad vegetativa y reproductiva del cultivo de girasol que ante desigualdad de recursos puede activar mecanismos de compensación a nivel de planta individual como ser el tamaño de hojas o bien el peso de granos.

Figura 14. Rendimiento centrado de toda la red y de cada línea de análisis.

Otro punto resaltable es la gran variabilidad exhibida por el germoplasma comercial evaluado, tanto en cuestiones productivas (rendimiento y % de aceite) así como en su perfil sanitario para las principales enfermedades de prevalencia en la región como ser Phoma, Alternaria y la recientemente emergida, Phomopsis. Esto destaca la importancia de la selección del genotipo como punto de partida para distintos sistemas productivos.

ANEXO - CÁLCULOS

En cuestiones de sanidad, la protección con fungicida (Miravis Dúo, Syngenta) demostró buena alternativa en programas de protección para las enfermedades de fin de ciclo Phoma y Alternaria. Ante las referencias bibliográficas sobre el manejo de Phomopsis de tallo con prácticas agronómica se dispuso a probar la densidad de plantas y fertilización con N sobre la incidencia estas enfermedades a lo que no se pudo arribar a una conclusión robusta por baja presión general, quedando abierta esta línea para futuras campañas.

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